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使用p-rung正交模糊集的基于分数的多准则决策过程。 (英语) Zbl 1486.68187号

摘要:p-龙正态模糊集(p-ROFS)描述了直觉模糊集和毕达哥拉斯模糊集在我们面临更大的可接受隶属度表示空间的情况下的泛化,而且它给决策者在表达其真实偏好时提供了更大的灵活性。在p-rung正态模糊环境下,我们将结合隶属度和非隶属度函数的加权平均思想,提出一种新的参数化p-ROFS评分函数。鉴于这一事实,本研究进一步研究并提出了p-ROFS的拟议得分函数的不同性质。此外,我们还指出,这种排名方法减少了现有方法的一些缺点。最后,我们开发了一种基于上述排序技术的方法来处理具有p-rung正态模糊信息的多准则决策问题。

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第68页第37页 人工智能背景下的不确定性推理
03E72型 模糊集理论等。
91B06型 决策理论
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全文: 内政部

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